本發(fā)明涉及醫(yī)療健康與人工智能，尤其涉及一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
1、隨著全球人口老齡化的加劇，老年人的健康問題日益受到關(guān)注。認(rèn)知功能障礙是老年人常見的健康問題之一，如老年癡呆癥、輕度認(rèn)知障礙等，這些疾病不僅嚴(yán)重影響老年人的生活質(zhì)量，也給家庭和社會(huì)帶來了沉重的負(fù)擔(dān)。早期準(zhǔn)確地評(píng)估老年人的認(rèn)知功能，對(duì)于疾病的預(yù)防、診斷和治療具有重要意義。
2、傳統(tǒng)的認(rèn)知功能評(píng)估方法主要依賴于神經(jīng)心理學(xué)量表，如簡易精神狀態(tài)檢查表（mmse）、蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估量表（moca）等。這些方法雖然具有一定的可靠性，但存在主觀性強(qiáng)、耗時(shí)較長、對(duì)評(píng)估者專業(yè)要求高、評(píng)估結(jié)果易受被評(píng)估者情緒和環(huán)境因素影響等缺點(diǎn)。而且，傳統(tǒng)評(píng)估方法往往只能進(jìn)行階段性評(píng)估，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)老年人認(rèn)知功能的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測。
3、近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，為認(rèn)知功能評(píng)估提供了新的思路和方法。利用智能設(shè)備采集老年人的生理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等多源信息，通過數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)老年人認(rèn)知功能的自動(dòng)化、智能化評(píng)估。但目前的相關(guān)研究和應(yīng)用還存在一些問題，如數(shù)據(jù)采集的全面性和準(zhǔn)確性不足、評(píng)估模型的通用性和準(zhǔn)確性有待提高、缺乏對(duì)評(píng)估結(jié)果的個(gè)性化分析和干預(yù)建議等。因此，有必要設(shè)計(jì)一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)及方法，以解決現(xiàn)有認(rèn)知功能評(píng)估方法存在的問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)老年人認(rèn)知功能的全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)評(píng)估，并為老年人提供個(gè)性化的認(rèn)知健康管理方案。
2、本發(fā)明提供一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、模型訓(xùn)練層、評(píng)估分析層和用戶交互層；
3、所述數(shù)據(jù)采集層連接數(shù)據(jù)處理層，所述數(shù)據(jù)處理層連接模型訓(xùn)練層，所述模型訓(xùn)練層連接評(píng)估分析層，所述評(píng)估分析層連接用戶交互層。
4、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集層內(nèi)設(shè)置智能手表、智能手環(huán)、腦電帽、智能家居設(shè)備、語音采集設(shè)備和認(rèn)知測試數(shù)據(jù)采集設(shè)備，所述智能手表和智能手環(huán)用于采集老年人的心率、血壓、血氧飽和度等生理數(shù)據(jù)；所述腦電帽用于采集老年人的腦電信號(hào)，記錄大腦的電活動(dòng)情況；所述智能家居設(shè)備用于采集老年人的日?；顒?dòng)軌跡，包括行走速度、步數(shù)、活動(dòng)時(shí)間、睡眠數(shù)據(jù)；所述語音采集設(shè)備用于記錄老年人的日常語音交流，分析其語言表達(dá)能力和思維邏輯；所述認(rèn)知測試數(shù)據(jù)采集設(shè)備用于采集老年人的反應(yīng)時(shí)間、記憶能力、注意力數(shù)據(jù)。
5、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)處理層內(nèi)設(shè)置控制模塊、數(shù)據(jù)清洗單元、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、數(shù)據(jù)降噪單元和數(shù)據(jù)特征提取單元，所述數(shù)據(jù)清洗單元、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、數(shù)據(jù)降噪單元和數(shù)據(jù)特征提取單元分別連接控制模塊，所述數(shù)據(jù)清洗單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；所述數(shù)據(jù)降噪單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理；所述數(shù)據(jù)特征提取單元用于從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與認(rèn)知功能相關(guān)的特征，包括生理信號(hào)的頻率特征、行為數(shù)據(jù)的活動(dòng)模式特征、認(rèn)知測試數(shù)據(jù)的反應(yīng)時(shí)間、正確率特征。
6、優(yōu)選的，所述模型訓(xùn)練層內(nèi)設(shè)置數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元、模型選擇與訓(xùn)練單元和模型評(píng)估與優(yōu)化單元，所述據(jù)集構(gòu)建單元用于收集大量老年人的多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，標(biāo)注信息包括老年人的認(rèn)知功能狀態(tài)；所述模型選擇與訓(xùn)練單元選用合適的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證、正則化方法防止模型過擬合，調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的性能；所述模型評(píng)估與優(yōu)化單元使用測試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、f1?值、均方誤差，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，直到模型性能達(dá)到滿意的水平。
7、優(yōu)選的，所述評(píng)估分析層內(nèi)設(shè)置認(rèn)知功能評(píng)估單元、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測單元和評(píng)估報(bào)告生成單元，所述認(rèn)知功能評(píng)估單元用于將經(jīng)過預(yù)處理和特征提取的數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的認(rèn)知功能評(píng)估模型中，得到老年人的認(rèn)知功能狀態(tài)評(píng)分和認(rèn)知功能障礙類型及程度判斷結(jié)果；所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測單元利用認(rèn)知功能預(yù)測模型，結(jié)合老年人的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前評(píng)估結(jié)果，預(yù)測其未來一段時(shí)間內(nèi)認(rèn)知功能下降的風(fēng)險(xiǎn)概率，并劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；所述評(píng)估報(bào)告生成單元根據(jù)評(píng)估結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，生成詳細(xì)的認(rèn)知功能評(píng)估報(bào)告。
8、優(yōu)選的，所述用戶交互層內(nèi)設(shè)置醫(yī)患交互單元，所述醫(yī)患交互單元為老年人、家屬和醫(yī)護(hù)人員提供友好的交互界面，老年人通過該界面進(jìn)行認(rèn)知測試、查看自己的認(rèn)知健康報(bào)告；家屬可以實(shí)時(shí)了解老人的認(rèn)知狀態(tài)；醫(yī)護(hù)人員對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行審核、調(diào)整，并制定個(gè)性化的干預(yù)方案。
9、優(yōu)選的，一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)的使用方法，包括以下步驟：
10、a、定期采集老年人的多源數(shù)據(jù)，包括日常的生理和行為數(shù)據(jù)，以及定期進(jìn)行的認(rèn)知測試數(shù)據(jù)。
11、b、對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化預(yù)處理操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。
12、c、從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與認(rèn)知功能相關(guān)的特征，如生理信號(hào)的頻率特征、行為數(shù)據(jù)的活動(dòng)模式特征、認(rèn)知測試數(shù)據(jù)的反應(yīng)時(shí)間和正確率等特征；
13、d、將提取的特征輸入到訓(xùn)練好的認(rèn)知功能評(píng)估模型中，得到認(rèn)知功能評(píng)估結(jié)果，包括認(rèn)知功能狀態(tài)評(píng)分、認(rèn)知功能障礙類型和程度；
14、e、利用認(rèn)知功能預(yù)測模型，根據(jù)老年人當(dāng)前的認(rèn)知功能狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測其未來認(rèn)知功能下降的風(fēng)險(xiǎn)，并給出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；
15、f、最后根據(jù)評(píng)估結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，生成詳細(xì)的認(rèn)知功能評(píng)估報(bào)告，為老年人、家屬和醫(yī)護(hù)人員提供決策依據(jù)。
16、有益效果
17、本發(fā)明智能化程度高，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測老年人的認(rèn)知功能變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的認(rèn)知功能障礙風(fēng)險(xiǎn)，為早期干預(yù)提供了可能，實(shí)現(xiàn)了對(duì)老年人認(rèn)知功能的全面、準(zhǔn)確評(píng)估，提高了評(píng)估的客觀性和準(zhǔn)確性，此外還方便老年人、家屬和醫(yī)護(hù)人員使用，提高了系統(tǒng)的實(shí)用性和可操作性。
18、（2）本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測老年人的認(rèn)知功能變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的認(rèn)知功能障礙風(fēng)險(xiǎn)，為早期干預(yù)提供了可能。
19、上述說明僅是本發(fā)明實(shí)施例技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明實(shí)施例的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。
1.一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集層（1）、數(shù)據(jù)處理層（2）、模型訓(xùn)練層（3）、評(píng)估分析層（4）和用戶交互層（5）；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集層（1）內(nèi)設(shè)置智能手表（6）、智能手環(huán)（7）、腦電帽（8）、智能家居設(shè)備（9）、語音采集設(shè)備（10）和認(rèn)知測試數(shù)據(jù)采集設(shè)備（11），所述智能手表和智能手環(huán)用于采集老年人的心率、血壓、血氧飽和度等生理數(shù)據(jù)；所述腦電帽用于采集老年人的腦電信號(hào)，記錄大腦的電活動(dòng)情況；所述智能家居設(shè)備用于采集老年人的日?；顒?dòng)軌跡，包括行走速度、步數(shù)、活動(dòng)時(shí)間、睡眠數(shù)據(jù)；所述語音采集設(shè)備用于記錄老年人的日常語音交流，分析其語言表達(dá)能力和思維邏輯；所述認(rèn)知測試數(shù)據(jù)采集設(shè)備用于采集老年人的反應(yīng)時(shí)間、記憶能力、注意力數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理層（2）內(nèi)設(shè)置控制模塊（12）、數(shù)據(jù)清洗單元（13）、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元（14）、數(shù)據(jù)降噪單元（15）和數(shù)據(jù)特征提取單元（16），所述數(shù)據(jù)清洗單元（13）、數(shù)據(jù)預(yù)處理單元（14）、數(shù)據(jù)降噪單元（15）和數(shù)據(jù)特征提取單元（16）分別連接控制模塊（12），所述數(shù)據(jù)清洗單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；所述數(shù)據(jù)降噪單元用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理；所述數(shù)據(jù)特征提取單元用于從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與認(rèn)知功能相關(guān)的特征，包括生理信號(hào)的頻率特征、行為數(shù)據(jù)的活動(dòng)模式特征、認(rèn)知測試數(shù)據(jù)的反應(yīng)時(shí)間、正確率特征。
4.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述模型訓(xùn)練層（3）內(nèi)設(shè)置數(shù)據(jù)集構(gòu)建單元（17）、模型選擇與訓(xùn)練單元（18）和模型評(píng)估與優(yōu)化單元（19），所述據(jù)集構(gòu)建單元用于收集大量老年人的多源數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，標(biāo)注信息包括老年人的認(rèn)知功能狀態(tài)；所述模型選擇與訓(xùn)練單元選用合適的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗(yàn)證、正則化方法防止模型過擬合，調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的性能；所述模型評(píng)估與優(yōu)化單元使用測試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、f1?值、均方誤差，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，直到模型性能達(dá)到滿意的水平。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述評(píng)估分析層（4）內(nèi)設(shè)置認(rèn)知功能評(píng)估單元（20）、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測單元（21）和評(píng)估報(bào)告生成單元（22），所述認(rèn)知功能評(píng)估單元用于將經(jīng)過預(yù)處理和特征提取的數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的認(rèn)知功能評(píng)估模型中，得到老年人的認(rèn)知功能狀態(tài)評(píng)分和認(rèn)知功能障礙類型及程度判斷結(jié)果；所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測單元利用認(rèn)知功能預(yù)測模型，結(jié)合老年人的歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前評(píng)估結(jié)果，預(yù)測其未來一段時(shí)間內(nèi)認(rèn)知功能下降的風(fēng)險(xiǎn)概率，并劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；所述評(píng)估報(bào)告生成單元根據(jù)評(píng)估結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測，生成詳細(xì)的認(rèn)知功能評(píng)估報(bào)告。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于，所述用戶交互層（5）內(nèi)設(shè)置醫(yī)患交互單元（23），所述醫(yī)患交互單元為老年人、家屬和醫(yī)護(hù)人員提供友好的交互界面，老年人通過該界面進(jìn)行認(rèn)知測試、查看自己的認(rèn)知健康報(bào)告；家屬可以實(shí)時(shí)了解老人的認(rèn)知狀態(tài)；醫(yī)護(hù)人員對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行審核、調(diào)整，并制定個(gè)性化的干預(yù)方案。
7.實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1所述的一種適用于老年人的認(rèn)知功能智能評(píng)估系統(tǒng)的使用方法，其特征在于，其使用方法包括以下步驟：
8.b、對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化預(yù)處理操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。
9.c、從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與認(rèn)知功能相關(guān)的特征，如生理信號(hào)的頻率特征、行為數(shù)據(jù)的活動(dòng)模式特征、認(rèn)知測試數(shù)據(jù)的反應(yīng)時(shí)間和正確率等特征；